knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE)
suppressPackageStartupMessages({
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(tidyr)
library(leaflet)
library(geobr)
library(sf)
library(vegan)
library(stats)
library(knitr)
library(kableExtra)})Pacotes utilizados
Análises descritivas
Distribuição de riqueza de gêneros de formigas
Nesta etapa, avaliamos como a diversidade de gêneros de formigas se distribui geograficamente no Brasil, utilizando recortes por estado e bioma.
- Número de registros por estado (
registros_estado) {.tabset}
Foi calculada a quantidade total de registros de formigas por estado, o que permite identificar onde há maior volume de dados disponíveis.
dados_com_bioma <- readRDS("dados_com_bioma.rds")
registros_estado <- dados_com_bioma %>%
count(estado, name = "n_registros")Número de gêneros por estado (generos_estado)
Aqui contamos quantos gêneros distintos foram registrados em cada estado, com o objetivo de mapear a diversidade registrada regionalmente.
generos_estado <- dados_com_bioma %>%
distinct(genero, estado) %>%
count(estado, name = "riqueza_generos")Número de gêneros por bioma (generos_bioma)
Essa análise permitiu comparar a riqueza de gêneros entre os diferentes biomas brasileiros, destacando regiões ecologicamente distintas com maior ou menor diversidade.
generos_bioma <- dados_com_bioma %>%
distinct(genero, bioma) %>%
count(bioma, name = "riqueza_generos")Mapa temático da riqueza de gêneros por estado
Este mapa permite visualizar espacialmente a distribuição da riqueza de gêneros entre os estados. Isso facilita a identificação de padrões espaciais e lacunas de amostragem.
# 1. Carregamento e preparação dos dados geográficos
estados_br <- read_state(year = 2020) %>%
st_transform(crs = 4326) %>% # Converter para WGS84
mutate(name_state_lower = tolower(name_state))
# 2. Preparação dos dados de riqueza
riqueza_por_estado <- generos_estado %>%
mutate(estado_lower = tolower(estado))
# 3. Fazer o join corretamente
estados_mapa <- estados_br %>%
left_join(riqueza_por_estado, by = c("name_state_lower" = "estado_lower"))
# 4. Criação do mapa
pal <- colorNumeric(
palette = "YlGnBu",
domain = estados_mapa$riqueza_generos,
na.color = "#f7f7f7"
)
leaflet(estados_mapa) %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addPolygons(
fillColor = ~pal(riqueza_generos),
weight = 1,
color = "white",
fillOpacity = 0.7,
label = ~paste0(
name_state, ": ",
ifelse(is.na(riqueza_generos), "Sem dados", riqueza_generos),
" gêneros"
),
highlightOptions = highlightOptions(
weight = 3,
color = "#666",
bringToFront = TRUE
)
) %>%
addLegend(
position = "bottomright",
pal = pal,
values = ~riqueza_generos,
title = "Riqueza de Gêneros",
na.label = "Sem dados"
)